، كيف ل نوع أو في ستاتا - الفوركس

تم تصميم ستاتا للطلاب ستاتا للطلاب لطلاب المرحلة الجامعية أخذ دروس المنهجية في العلوم الاجتماعية في UW - ماديسون، ولكن سيكون من المفيد للطلاب أخذ فصول مماثلة في مكان آخر أو أي شخص يبحث عن مقدمة أساسية ل ستاتا. طلاب الدراسات العليا والباحثين الآخرين، وأولئك الذين يأملون أن يكون يوما ما طلاب الدراسات العليا أو الباحثين، يجب أن تقرأ ستاتا للباحثين. ستاتا للطلاب مقسمة إلى مقالات قصيرة تغطي موضوع واحد. يجب عليك قراءة جميع المقالات في قسم أساسيات ستاتا قبل القيام بأي شيء آخر. نوصي أيضا بقراءة المقالات في قسم فهم ستاتا، لأنها سوف تساعد كل شيء آخر معنى وجعل لكم أكثر كفاءة المستخدم ستاتا. بعد ذلك يمكنك أن تقرأ فقط المواد التي تتوافق مع المواد المشمولة في صفك. سوف تتعلم أكثر إذا كنت فعلا تنفيذ الخطوات الموضحة في هذه المواد. تتضمن جميع المقالات أمثلة يمكنك القيام بها بنفسك. وهي تستخدم عينة فرعية من دراسة الحالة الاجتماعية العامة لعام 2014، والتي سيتم تنزيلها عن طريق القيام بالمثال في إدارة ملفات ستاتا. (المسح الاجتماعي العام (غس) هو مشروع من منظمة البحوث المستقلة نورك في جامعة شيكاغو، بتمويل رئيسي من مؤسسة العلوم الوطنية.) إذا كان لديك مهمة المنزلية للعمل عليك قد تفضل فقط قراءة المقالات ومن ثم تطبيق على الفور ما كنت قد علمت إلى مهمتك. في هذه الحالة يمكنك تجاهل التعليمات المحددة للأمثلة. أساسيات ستاتا فهم ستاتا مواضيع أخرى أوامر إحصائية حسب الدرجة إحصائيات إحصائية حسب الموضوع إحصائيات وصفية بالنسبة للمتغير الذي يصف الترددات (مثل الجنس أو العرق) بدلا من الكميات (مثل الدخل) يخبرك بعدد المشاهدات في كل فئة. وهذه أمثلة على الإحصاءات غير المتغيرة، أو الإحصاءات التي تصف متغيرا واحدا. وتسمى المتغيرات الفئوية أحيانا متغيرات العوامل. متغيرات المؤشر (وتسمى أيضا المتغيرات الثنائية أو الوهمية) هي مجرد متغيرات فئوية مع فئتين. وتسمى جداول التردد لمتغير واحد في بعض الأحيان جداول اتجاه واحد. بالنسبة للمتغير الذي يصف الكميات (مثل الدخل)، يخبرك متوسط ​​القيمة المتوقعة للمتغير، ويخبرك الانحراف المعياري عن مدى اختلافه. ومع ذلك، فإن المتوسط ​​والمئوية غالبا ما تعطيك فكرة أفضل عن كيفية توزيع المتغير، وخاصة للمتغيرات التي ليست متماثلة (مثل الدخل، والتي غالبا ما يكون لها عدد قليل جدا من القيم العالية جدا). هذه هي أيضا إحصاءات أحادية المتغير. وغالبا ما تسمى المتغيرات الكمية المتغيرات المستمرة. وغالبا ما تسمى الوسائل المتوسطات، والتباين هو مجرد الانحراف المعياري التربيعي. والمتوسط ​​هو أيضا المئين الخمسين. أما بالنسبة لمتغيرين فئويين، فإن الترددات تخبرك بعدد الملاحظات التي تقع في كل مجموعة من المتغيرات الفئوية (مثل النساء السود أو الرجال الإسبانيين)، ويمكن أن تعطيك شعورا بالعلاقة بين المتغيرين. هذه هي أمثلة على الإحصاءات ثنائية المتغير، أو الإحصاءات التي تصف التوزيع المشترك للمتغيرين. وغالبا ما تسمى جداول الترددات لمتغيرين بالجداول ثنائية الاتجاه أو جداول الطوارئ أو الجداول الجدولية. وبالنسبة للمتغير الكمي والمتغير الفئوي، فإن القيمة المتوسطة للمتغير الكمي لتلك الملاحظات التي تقع في كل فئة من المتغيرات الفئوية يمكن أن تعطيك شعورا بكيفية ارتباط المتغيرين. ومن ثم فإن مسألة الفائدة هي ما إذا كان توزيع المتغير الكمي مختلفا بالنسبة للفئات المختلفة. وهذه أيضا أمثلة على الإحصاءات المتغيرة. بالنسبة لثلاثة متغيرات فئوية أو أكثر، ستخبرك الترددات بعدد الملاحظات التي تقع في كل مجموعة من المتغيرات وتعطيك شعورا بعلاقاتها تماما كما فعلت مع متغيرين قاطعين. هذه أمثلة على الإحصاءات متعددة المتغيرات. وبالنسبة لمتغير كمي ومتغيرين فئتين أو أكثر، فإن متوسط ​​قيمة المتغير الكمي لتلك الملاحظات في كل مجموعة من المتغيرات الفئوية يمكن أن تعطيك شعورا بكيفية ارتباط المتغيرات تماما كما فعلت مع متغير كمي وواحد متغير كاتيغوريكال. هذه أمثلة على الإحصاءات متعددة المتغيرات. تقديرات وفرضيات الاختبارات تبحث عن ستاتا القديمة للطلاب ركزت على استخدام ستاتاس واجهة المستخدم الرسومية، ومعظم المدربين في UW - ماديسون الآن تعليم الطلاب لاستخدام الأوامر. ولكن يمكنك العثور عليه هنا وهنا. آخر تعديل: 132017 نسبة سعر السهم نسبة الهبوط نسبة شارب أصبحت نسبة شارب الطريقة الأكثر استخداما لحساب العائد المعدل للمخاطر، ولكن يمكن أن يكون غير دقيق عند تطبيقها على المحافظ أو الأصول التي ليس لها توزيع طبيعي للعائدات المتوقعة. العديد من الأصول لديها درجة عالية من التفرطح (ذيل الدهون) أو الانحراف السلبي. كما تميل نسبة شارب إلى الفشل عند تحليل المحافظ ذات المخاطر غير الخطية الكبيرة، مثل الخيارات أو الأوامر. وظهرت منهجيات بديلة للعوائد المعدلة حسب المخاطر على مر السنين، بما في ذلك نسبة سورتينو. العائد على السحب الأقصى (روماد)، ونسبة ترينور. وتنص نظرية الحافظة الحديثة على أن إضافة أصول إلى محفظة متنوعة لها ارتباطات أقل من واحدة مع بعضها البعض يمكن أن تقلل من مخاطر المحفظة دون التضحية بالعائد. ومن شأن هذا التنويع أن يؤدي إلى زيادة نسبة شارب للمحفظة. نسبة شارب) معدل العائد على المحفظة معدل الخلو من المخاطر (االنحراف المعياري لعائد المحفظة تستخدم صيغة نسبة شارب السابقة عوائد متوقعة في حين أن نسبة ما بعد البيع في شارب تستخدم عائدات محققة. تطبيقات نسبة شارب غالبا ما تستخدم نسبة شارب لمقارنة التغير في خصائص محفظة المخاطر الشاملة عند إضافة فئة أصول أو أصول جديدة إليها. على سبيل المثال، يدرس مدير محفظة إضافة تخصيص صندوق التحوط إلى حافظة استثماراته الحالية 5050 من الأسهم التي لديها نسبة شارب 0.67. وإذا كانت مخصصات المحافظ الجديدة 404020 سهما وسندات ومخصصات صناديق التحوط المتنوعة (ربما صندوق أموال)، فإن نسبة شارب تزداد إلى 0.87. وهذا يدل على أنه على الرغم من أن استثمار صناديق التحوط ينطوي على مخاطر كعرض مستقل، فإنه يحسن في الواقع من خصائص المخاطر والعائد للمحفظة المجمعة، وبالتالي يضيف فائدة التنويع. وإذا أدت إضافة الاستثمار الجديد إلى تخفيض نسبة شارب، فلا ينبغي إضافتها إلى المحفظة. ويمكن أن تساعد نسبة شارب أيضا في تفسير ما إذا كانت العائدات الزائدة للمحافظ تعزى إلى قرارات استثمارية ذكية أو نتيجة لمخاطر كبيرة جدا. وعلى الرغم من أن محفظة أو صندوق واحد يمكن أن تتمتع بعوائد أعلى من نظيراتها، إلا أنها ليست استثمارا جيدا إلا إذا كانت تلك العائدات المرتفعة لا تأتي بفائض من المخاطر الإضافية. وكلما زادت نسبة شارب للمحافظ، كان أداءها المعدل بالمخاطر أفضل. ويشير معدل شارب السلبي إلى أن الأصول التي لا تنطوي على مخاطر ستؤدي أداء أفضل من الأمن الذي يجري تحليله. االنتقادات والبدائل تستخدم نسبة شارب االنحراف المعياري للعائدات في المقام كمؤشر لمخاطر الحافظة اإلجمالية التي تفترض أن العوائد توزع عادة. وقد بينت الأدلة أن العائدات على الأصول المالية تميل إلى الانحراف عن التوزيع الطبيعي وقد تجعل تفسيرات نسبة شارب مضللة. وهناك اختلاف في نسبة شارب هو نسبة سورتينو. مما يزيل آثار تحركات الأسعار التصاعدية على الانحراف المعياري لقياس العائد فقط مقابل تقلبات الأسعار الهبوطية ويستخدم شبه المتغير في المقام. تستخدم نسبة ترينور مخاطر منهجية. أو بيتا () بدلا من الانحراف المعياري كمقياس للمخاطر في المقام. ويمكن أيضا أن تغطى نسبة شارب من قبل صناديق التحوط أو مدراء المحافظات الذين يسعون إلى تعزيز تاريخهم العائد العائد على المخاطر الظاهر. ويمكن القيام بذلك عن طريق: إطالة فترة القياس: سيؤدي ذلك إلى تقدير أقل للتقلب. فعلى سبيل المثال، يكون الانحراف المعياري السنوي للعائدات اليومية أعلى عموما من العائدات الأسبوعية، وهو بدوره أعلى من العائدات الشهرية. مما يزيد من العائدات الشهرية ولكن حساب الانحراف المعياري من العائدات الشهرية غير المركبة. كتابة النقود من المال يضع ويدعو محفظة: هذه الاستراتيجية يمكن أن تزيد من العائد عن طريق جمع قسط الخيار دون دفع لعدة سنوات. الاستراتيجيات التي تنطوي على اتخاذ المخاطر الافتراضية. مخاطر السيولة. أو غيرها من أشكال مخاطر الكوارث لديها نفس القدرة على الإبلاغ عن نسبة شارب متحيز صعودا. (مثال على ذلك نسب شارب لصناديق التحوط المحايدة للسوق قبل وبعد أزمة السيولة في عام 1998). تجانس العائد: باستخدام بعض هياكل المشتقات، وضع علامات غير متكررة على أسواق الأصول غير السائلة، أو استخدام نماذج التسعير التي تقلل من المكاسب أو الخسائر الشهرية والحد من التقلبات المبلغ عنها. القضاء على العائدات المتطرفة: لأن هذه العائدات تزيد من الانحراف المعياري المبلغ عنه لصندوق التحوط، قد يختار المدير محاولة القضاء على أفضل وأسوأ عوائد شهرية كل عام للحد من الانحراف المعياري.